This paper presents a non-linear control chart based on support vector machine regression (SVM-R) to improve the accuracy of fault detection of cyclic signals. The proposed algorithm consists of the following two steps. First, the center line of the control chart is constructed by using SVM-R. Second, we calculate control limits by variances that are estimated by perpendicular and normal line of the center line. For performance evaluation, we apply proposed algorithm to the industrial data of the chemical vapor deposition process which is one of the semiconductor processes. The proposed method has better fault detection performance than other existing method
It is important that fault management of devices which is composing network in the next-generation internet environment. It is best method of operating network safely and efficiently. In this paper, we have suggested double message broker architecture to transmit trap messages in web-based fault management system using Java technologies. The double message broker fault management system shows that manager can do its own job efficiently
This paper presents an approximate algorithm for computing Fault-tree probabilities. The method is essentially composed of three steps. In the first step, a Fault-tree is converted into a network form. In the second step, We change the network into a parallelized diagram. In the third step, the approximate fault-tree probability is calculated from the parallelized diagram. In this paper, in order to verify the method two hypothetical Fault-tree is used by examples. The results show that the method is very useful, even though it is an approximate technique, since it needs not to search the minimal cut sets and has the simple computing rontines.
Conventional fault tree analysis has several problems as the estimations and tolerances of the failure probability values. To overcome these problems, fuzzy concepts with natural language can be applied to conventional fault tree analysis. And, we propose the evaluation method of the imprecision of top/basic events and possibility importances of basic events.
인터넷의 대중화와 함께 데이터 통신서비스에 대한 수요로 데이터 통신망은 그 양과 종류가 급격하게 증가하고 있어서 통신망 운용에 따른 망구성 및 고장처리 체계의 정립이 필요하게 되었다. 기존의 다양한 유형의 데이터 통신망서비스 고장처리방법의 통합하면서 새로운 차세대 통신망서비스 고장처리방안까지 수용할 수 있도록 하는 통합 고장처리시스템의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 모든 데이터 통신망서비스에 대한 고장시험, 고객정보관리, 시선정보관리에 관련된 시스템들과의 체계적인 연동을 통한 통합 고장처리 방안을 제시하고 UML(Unified Modeling Language)과 EJB(Enterprise Java Bean) 기술을 이용한 객체지향방법에 기반한 설계를 수행한다.
Multivariate control charts are widely used to monitor the performance of a multivariate process over time to maintain control of the process. Although existing multivariate control charts provide control limits to monitor the process and detect any extraordinary events, it is a challenge to identify the causes of an out-of-control alarm when the number of process variables is large. Several fault identification methods have been developed to address this issue. However, these methods require a normality assumption of the process data. In the present study, we propose a bootstrapped-based $T^2$ decomposition technique that does not require any distributional assumption. A simulation study was conducted to examine the properties of the proposed fault identification method under various scenarios and compare it with the existing parametric $T^2$ decomposition method. The simulation results showed that the proposed method produced better results than the existing one, especially in nonnormal situations.
Middleware offers function that user application program can transmit data independently of network device. Connection management about network connection of module is important for normal service of module base personal robot. Unpredictable network disconnection is influenced to whole robot performance in module base personal robot. For this, Middleware must be offer two important function. The first is function of error detection and reporting about abnormal network disconnection. Therefore, middleware need method for network error detection and module management to consider special quality that each network device has. The second is the function recovering that makes the regular service possible. When the module closed from connection reconnects, as this service reports connection state of the corresponding module, the personal robot resumes the existing service. In this paper proposed method of network connection management for to support fault tolerant about network error of network module based personal robot.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제13권3호
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pp.398-404
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2012
A fault detection process is necessary for high integrity systems like satellites, missiles and aircrafts. Especially, the satellite has to be expected to detect faults autonomously because it cannot be fixed by an expert in the space. Faults can cause critical errors to the entire system and the satellite does not have sufficient computation power to operate a large scale fault management system. Thus, a fault detection method, which has less computational burden, is required. In this paper, we proposed a modified PCA (Principal Component Analysis) as a powerful fault detection method of redundant IMU (Inertial Measurement Unit). The proposed method combines PCA with the parity space approach and it is much more efficient than the others. The proposed fault detection algorithm, modified PCA, is shown to outperform fault detection through a simulation example.
Fault simulation for large and complex sequential circuits is highly cpu-intensive task in the intergrated circuit design process. In this paper, we propose CM-SIM, a concurrent fault simulator which employs an optimal memory management strategy and simple list operations. CM-SIM removes inefficiencies and uses new dynamic memory management strategies, using contiguous array memory. Consequently, we got improved performance and reduced memory usage in concurrent fault simulation.
Faults caused by medium-voltage customers have been increased and enlarged their portion in total distribution faults even though we have done many efforts. In the previous paper, we suggested the fault prediction model and fault prevention method for these distribution line faults. However we can't directly apply this prediction model in the field. Because we don't have an useful program to predict those customers causing distribution line faults. This paper presents the construction method of data warehouse in ERP system and the program to find customers who cause distribution line faults in medium-voltage customer's electric facility management applying data mining techniques. We expect that this data warehouse and prediction program can effectively reduce faults resulted from medium-voltage customer facility.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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